[본캠프] 데이터기반 QA/QC 부트캠프 13일차

1. 오늘 학습 목표

- 데이터 전처리 & 시각화, VSCODE 사용법

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2. 오늘 학습 한 내용

2-1. 데이터 분석가란?

• 비즈니스 분석가
• 프로덕트 분석가
• 데이터 분석가
• BI 분석가
• 데이터 사이언티스트

데이터를 분석하는 목적은 결국 설득이다.
설득을 하기위해 데이터를 잘 전달하고 그 방법 중 하나가 시각화이다.

 

설득의 예시

여기 보고서에서 가장 많은 체육활동과 3번째로 많은 체육활동이 뭔지 판단할 때, 둘 중에 어떤 보고서가 더 정보 전달이 잘될지를 고민해보면 데이터 전달 목적을 어떻게 잡느냐가 매우 중요해진다.

 

이로 인해, 데이터 전처리를 단순히 어떻게 해야 할지 고민하는것 보단 '무엇을 위해 ~한 형태의 데이터가 필요하다'라는 것을 먼저 정의할 필요가 있다.

1. 목표 설정하기 : 무엇을 위해 데이터 전처리와 시각화가 필요한 것인가?
2. 예상 산출물 정의하기 : 데이터 처리 및 시각화해서 나타날 예상 결과물은 무엇인가?
3. "As-is" VS "To-be" 생각하기 : 현재 문제와 상황이 무엇인지 인지하고 어떤식으로 개선할 것인지 생각하여 분석 뱡향 설정

 

2-2. Visual Studio Code 오류 없어 질때 까지 해결하기

① pandas 설치 오류

오류

[오류 메시지] ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’

원인

pandas가 현재 노트북 커널에 설치되어 있지 않았다.

해결

[실행 코드] %pip install pandas

설치 후 커널을 재시작했다.

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② numpy 별칭 오류

오류

[오류 메시지] NameError: name ‘np’ is not defined

원인

np.nan을 사용했지만 numpy를 import하지 않았다.

해결

[실행 코드] import numpy as np

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③ seaborn 별칭 오류

오류

[오류 메시지] NameError: name ‘sns’ is not defined

원인

seaborn을 sns라는 이름으로 import하지 않았거나, import 셀을 실행하지 않았다.

해결

[실행 코드] import seaborn as sns

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④ matplotlib / seaborn 백엔드 오류

오류

[오류 메시지] ValueError: backend 관련 오류

원인

VS Code Jupyter 커널과 그래프 출력 설정이 꼬였다.

해결

VS Code 상단의 Restart로 커널을 재시작한 뒤 다시 실행했다.

[실행 코드] import matplotlib.pyplot as plt
[실행 코드] import seaborn as sns

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⑤ seaborn 예제 데이터 SSL 오류

오류

[오류 메시지] SSLCertVerificationError
[오류 메시지] CERTIFICATE_VERIFY_FAILED

원인

sns.load_dataset(‘tips’)가 인터넷에서 데이터를 받아오는데, Mac Python 인증서 문제로 막혔다.

해결

Mac 터미널에서 인증서 설치 명령어를 실행했다.

[터미널 명령어] /Applications/Python\ 3.14/Install\ Certificates.command

그 후 VS Code 커널을 재시작했다.

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⑥ openpyxl 오류

오류

[오류 메시지] ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl’

원인

pandas로 엑셀 저장을 할 때 필요한 openpyxl 패키지가 없었다.

해결

[실행 코드] %pip install openpyxl

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⑦ df 변수 오류

오류

[오류 메시지] NameError: name ‘df’ is not defined

원인

df라는 변수를 만든 적이 없는데 df.to_excel()을 실행했다.

해결

변수명을 맞춰서 사용했다.

[실행 코드] data.to_excel(“temp/tips_data.xlsx”, index=False)

또는 처음부터 df라는 변수명으로 만들었다.

[실행 코드] df = sns.load_dataset(‘tips’)
[실행 코드] df.to_excel(“temp/tips_data.xlsx”, index=False)

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⑧ temp 폴더 저장 오류 예방

원인

temp 폴더 안에 저장하려면 해당 폴더가 먼저 있어야 한다.

해결

[실행 코드] import os
[실행 코드] os.makedirs(“temp”, exist_ok=True)
[실행 코드] df.to_excel(“temp/tips_data.xlsx”, index=False)

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⑨ xlsx 파일이 VS Code에서 안 열리는 문제

문구

[안내 문구] The file is not displayed in the text editor…

원인

.xlsx 파일은 텍스트 파일이 아니라 엑셀 파일이라 VS Code 기본 편집기로 바로 볼 수 없다.

해결

Finder에서 Numbers나 Excel로 열었다.
VS Code에서 보고 싶으면 Excel Viewer 확장프로그램을 설치하면 된다.

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자주 쓰는 기본 import 코드

[실행 코드] import pandas as pd
[실행 코드] import numpy as np
[실행 코드] import matplotlib.pyplot as plt
[실행 코드] import seaborn as sns
[실행 코드] import os
[실행 코드] import warnings
[실행 코드] warnings.filterwarnings(‘ignore’)

너무 길어서 접은 글로 정리했으니 도움이 필요하면 참고하시길..

 

Tip. VS Code에서의 오류 대부분은 코드문제가 아니라 환경 설정의 문제였다.
앞으로 패키지 오류가 나면 아래 순서로 확인하면 된다.

① import 했는지 확인
② 변수명을 맞게 썼는지 확인
③ %pip install 패키지명 실행
④ 커널 Restart
⑤ 현재 커널이 맞는지 확인

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3. 오늘의 과제 - 데이터 분석가 채용 분석, numpy/pandas 실습

 

실제 데이터 분석 관련 채용공고 중 자격 요건과 우대사항

1. 공통으로 많이 보이는 핵심 역량

① SQL은 거의 필수 역량이다.
KREAM, NAVER, 하림지주, 삼성전자 모두 SQL 또는 쿼리 역량을 요구하거나 강하게 언급한다.

 

② Python은 우대사항에서 필수 역량으로 넘어가는 추세이다.
특히 KREAM, 하림지주, 삼성전자 공고에서는 Python, Pandas, Numpy, R 등의 분석 도구 활용 능력을 직접적으로 요구하거나 우대한다.

 

③ 대시보드 및 BI 도구 경험이 중요하다.
Tableau, Looker, Power BI, Zeppelin, BI, 데이터 마트, 데이터 웨어하우스 같은 키워드가 반복적으로 등장한다.

 

④ 단순 분석보다 ‘문제 정의 → 분석 → 인사이트 도출 → 액션 제안’ 흐름을 중요하게 본다.
최근 데이터 분석가는 단순히 숫자를 추출하는 역할이 아니라, 비즈니스 문제를 데이터 분석 과제로 전환하고 실제 의사결정까지 연결하는 역할로 인식되고 있다.

 

⑤ 도메인 경험이 우대된다.
KREAM은 이커머스·플랫폼, NAVER는 CRM·캠페인, 하림은 EDW·BI, 삼성전자는 AI·대규모 데이터 관련 도메인 경험을 중요하게 본다.

 

2. VS Code 실습 (pandas와 numpy)

1=pandas / 2,3=numpy

 

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나의 간단 소감

- 데이터 분석을 배우는거보다 VS Code 오류안나게 하려고 환경설정 배운 시간이 더 길었던 것 같다.ㅋㅋㅋㅋㅋ

그래서 다른 동료분들과 팀원분들을 돕다보니 나도 모르게 지피티를 안쓰고 오류를 해결하는 오류 해결 전문가가 되어 버렸다.

뭐라도 성장했으니 좋아쓰...?